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1.
本文提出了整数规划问题的一种新的解法,这种解法是将整数规划问题转化为不定方程的求解问题。与原来的解整数规划问题的割平面法相比,具有运算简便的优点。 相似文献
2.
借鉴求解0-1型整数规划的思路,构造以整数规划对应线性规划的最优解为中心的整数解集,并通过增加过滤条件,使得求解既简单又容易. 相似文献
3.
利用整数规划法建立选课策略模型。首先,考虑选课量最少而建立一种单目标约束整数规划模型;其次,既考虑选课量少又考虑学分多而建立一种多目标约束整数规划模型;最后,提出一种克隆选择算法对模型进行求解分析。该两类模型均属约束整数规划问题,已有的数学软件在求解该类问题时极难呈现出优越性,而智能优化算法具有较强的全局搜索和约束处理能力。故提出一种0／1编码的克隆选择算法,对所建立的模型分别进行仿真,所获结果表明,该算法能获得多组决策方案,较好的完成模型的求解。 相似文献
4.
张和中 《天津工程师范学院学报》1996,(1)
本文根据求极大化整数规划的松弛问题的最优目标函数值是原整数规划目标函数值的上界,以及整数规划的其他特点,给出了求解整数规划的一种新的简便算法.本算法与割平面法、分技定界法等比较,当交量个数不很大时,具有更简便易行、大大减少计算工作量等优点,经试算效果明显. 相似文献
5.
整数规划是日常生活中较为常见的一种特殊的规划问题,需要使用特殊的方式来进行求解.分支定界法作为一种枚举型的求解思想,通过分割解空间来限定最优解的上下界,从而较为高效地获得整数规划问题的最优解.本文对分支定界法进行了建模分析,给出了分支定界法求解最优解的一般思路和求解方法,同时使用分支定界法进行了实证分析,利用分支定界法对飞机排班问题和生产用料最优化问题进行了实际的模拟求解,并分析了分支定界法的优点和不足. 相似文献
6.
张和中 《天津职业技术师范学院学报》1996,(1):16-21
本根据求极大化整数规划的松弛问题的最优目标函数值是原整数规划目标函数值的上界，以及整数规划的其他特点，培出了求解整数规划的一种新的简便算法。本算法与割平面法、分技定界法等比较，当变量个数不很大时，具有更简便易行、大大减少计算工作量等优点，经试算效果明显。 相似文献
7.
针对非线性约束整数规划问题的特点,提出一种改进差分进化算法.将差分进化算法做了适当修正,在初始化和变异操作中加入取整运算,采用松弛可行基规则作为选择策略.实验研究结果表明.该算法能有效求解非线性约束整数规划问题. 相似文献
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加春燕 《北京工业职业技术学院学报》2016,15(3)
以2015年大学生数学建模竞赛D题的数据为依据,编写MATLAB程序对众筹筑屋规划方案Ⅰ进行核算.考虑到开发商和参筹者双方的利益,以平均满意度最大为目标函数,建立整数规划模型,编写LINGO程序求解模型,得到优化方案Ⅱ.最后将2种方案进行对比分析,得出方案Ⅱ的结果更优的结论. 相似文献
9.
运筹学作为一门应用学科,其实验教学逐渐引起重视。近年来,在教学中使用软件求解运筹学问题已经成为趋势。鉴于EXCEL应用的广泛性,该文介绍使用EXCEL软件求解运筹学中规划论模型的方法,并详细给出了如何使用EXCEL软件求解线性规划、整数规划、目标规划和动态规划模型。 相似文献
10.
一类可分离非线性混合整规划的填充函数解法 总被引：3，自引：1，他引：3
讨论了把一类可分离非线性混合整规划问题转化为解一系列非线性规划，整数规划，再构造填充函数求解的方法，在理论上解决了这类非线性混合整规划问题。 相似文献
11.
给出了整数可分离凹规划问题的一个线性规划松弛定界算法,该算法中的分枝过程是简单的整矩形二剖分过程,定上界是简单的启发式方法,而定下界过程需要解一个线性规划松弛问题来确定的,数值实验表明所提出的算法是有效的,它可以求解中等规模的问题. 相似文献
12.
张天鹤 《湖州职业技术学院学报》2005,3(4):74-76
整数线性规划是线性规划问题的重要组成部分，由于整数线性规划问题还没有找到一种有效的解法，目前只能求解中小规模的整数线性规划问题，而建立在线性规划理论基础上的整数解集筛选法是求解整数线性规划问题的一种比较简洁而有效的方法。 相似文献
13.
Matlab人工神经网络工具箱中的BP工具函数及其应用 总被引：1，自引：0，他引：1
人工神经网络中的BP网络模型在函数逼近、模式识别等领域得到了广泛的应用 ,但利用神经网络解决实际问题时 ,经常涉及到大量的数值计算问题 ,而运用计算机高级语言编程对神经网络BP模型进行仿真和辅助设计是件十分麻烦的事情 ,为了解决这个矛盾 ,Matlab工具箱中专门编制了大量有关设计BP网络模型的工具函数 .本文分析了Matlab软件包中人工神经网络工具箱的有关BP网络的工具函数 ,并给出了部分重要工具函数的实际应用 相似文献
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This paper concerns with modeling and design of an algorithm for the portfolio selection problems with fixed transaction costs and minimum transaction lots. A mean-variance model for the portfolio selection problem is proposed, and the model is formulated as a non-smooth and nonlinear integer programming problem with multiple objective functions. As it has been proven that finding a feasible solution to the problem only is already NP-hard, based on NSGA-II and genetic algorithm for numerical optimization of constrained problems (Genocop), a multi-objective genetic algorithm (MOGA) is designed to solve the model. Its features comprise integer encoding and corresponding operators, and special treatment of constraints conditions. It is illustrated via a numerical example that the genetic algorithm can efficiently solve portfolio selection models proposed in this paper.This approach offers promise for the portfolio problems in practice. 相似文献
15.
改进的割平面法求解整数规划 总被引：1，自引：0，他引：1
从线性规划问题着手,在利用单纯型法的时候,当约束矩阵中出现分数,利用初等的方法推导出定理1,给出一种"化分为整"的方法。然后在割平面方法来解决整数线性规划的理论基础上,利用初等数论中[x]和{x}的特性,推导出定理2,把"化分为整"的方法进行到底。 相似文献
16.
设计了一种求非线性整数规划全局最小解的算法.首先,利用改进的遗传算法快速找到初始的离散局部极小解;其次,把该离散局部极小解作为初始点,用所设计的局部搜索算法极小化填充函数去寻找一个更好的局部极小解,并且通过有限次迭代,最后得到全局最小解.数值实验表明该算法是有效的. 相似文献
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INTRODUCTION We consider the following nonlinear integerprogramming problem (PI) minf(x), s.t. x∈XI (1)where XI?In is a bounded and closed box set con-taining more than one point; In is the set of integerpoints in Rn. Notice that the formulation in (PI) allows the setXI to be defined by equality constraints as well asinequality constraints. Furthermore, when f(x) is co-ercive, i.e., f(x) → ∞ as ||x||→∞, there always exists abo… 相似文献
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Concave resource allocation problem is an integer programming problem of minimizing a nonincreasing concave function subject to a convex nondecreasing constraint and bounded integer variables. This class of problems are encountered in optimization models involving economies of scale. In this paper, a new hybrid dynamic programming method was proposed for solving concave resource allocation problems. A convex underestimating function was used to approximate the objective function and the resulting convex subproblem was solved with dynamic programming technique after transforming it into a 0-1 linear knapsack problem. To ensure the convergence, monotonicity and domain cut technique was employed to remove certain integer boxes and partition the revised domain into a union of integer boxes. Computational results were given to show the efficiency of the algorithm. 相似文献
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1IntroductionWe consider the following multi-di mensional nonlin-ear knapsack problem(MNKP)maxf(x)=∑nj=1fj(xj)s.t.gi(x)=∑nj=1gij(xj)≤bi,i=1,…,m,x∈X={x|lj≤xj≤uj,xjinteger,j=1,…,n},where allfjand allgijare nondecreasing functions ofxjon[lj,uj]forj=1,…,n,i=1,…,m,andljandujare integer lower and upper bounds forxj,re-spectively,j=1,…,n.It has been proved that0-1linear knapsack problemis NP-hard[1].Nonlinear knapsack problems have numerous appli-cations in various fields,for example,ca… 相似文献
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In this paper, a new method named as the gradually descent method was proposed to solve the discrete global optimization problem. With the aid of an auxiliary function, this method enables to convert the problem of finding one discrete minimizer of the objective function f to that of finding another at each cycle. The auxiliary function can ensure that a point, except a prescribed point, is not its integer stationary point if the value of objective function at the point is greater than the scalar which is chosen properly. This property leads to a better minimizer of f found more easily by some classical local search methods. The computational results show that this algorithm is quite efficient and reliable for solving nonlinear integer programming problems. 相似文献